A Decision Support System for Prioritizing Lighting in Crime-Prone Areas Using GIS-Based AHP and Topsis Methods

方法

采用AHP确定指标权重，用TOPSIS计算偏好得分并排序，再结合GIS和Leaf

发现

一致性比率为0.0153，Belawan I（Yos Sudarso街）以0.861的偏好得分位居照

机会点

可将该多准则空间决策框架迁移至乡村公共照明、农业设施选址或数字乡村基础设施优先级评估。

犯罪高发区域照明不足，需要借助决策支持系统以客观且空间化的方式确定照明设施的安装优先级。本研究旨在开发一套决策支持系统，通过整合层次分析法（Analytical Hierarchy Process, AHP）、逼近理想解排序法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution, TOPSIS）与地理信息系统（Geographic Information System, GIS），对棉兰市犯罪高发区域的照明优先级进行排序。本应用型研究采用描述性定量方法。研究总体为棉兰市可能易受犯罪影响的地点，样本为25个备选地点。数据通过文献综述、实地观察、文档资料和访谈收集。采用AHP确定准则权重并检验一致性，采用TOPSIS计算偏好得分并对地点进行排序。结果表明，一致性比率为0.0153，Belawan I（Yos Sudarso街）获得最高偏好得分0.861。该系统通过表格及基于Leaflet Maps和OpenStreetMap的数字地图呈现排序结果。综上，整合AHP、TOPSIS与GIS为照明地点优先级排序提供了结构化方法，并为犯罪高发区域有针对性地安装照明设施提供了决策支持。